一、简介

* 大数据计算问题的提出：如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误等等。这些问题合起来使得大数据处理变得复杂
* 为了解决这些问题，需要设计新的计算抽象模型：只要表述想要执行的运算，而屏蔽了并行计算、容错、数据分发、负载均衡等复杂细节，这些细节被封装在一个库里
* 抽象模型设计的灵感来自于函数式语言的Map和Reduce原语
    - Map：对输入数据应用Map操作得出一个中间<key, value>对集合
    - Reduce：对具有相同key的value集合上应用Reduce操作合并中间结果

* MapReduce框架模型：通过简单接口（用户只要实现Map和Reduce函数）实现大规模数据的分布式计算，实现在大量普通机器上的高性能计算

二、编程模型

1、例子

* 计算一个大文档集合中每个单词的出现次数（MapReduce编程的HelloWorld了），伪代码：

map(string key, string value)

    for each word w in value

        emitIntermediate(w, 1)

reduce(string key, Iterator values)

    int result = 0

    for each v in values

        result += ParseInt(v);

    Emit(AsString(result))

* map函数输出文档每个词（key），及这个词的出现次数（value，这里为1）

* reduce函数将每个词的出现次数累加起来输出

2、类型

* 在概念上，Map和Reduce函数有相关联的输入输出类型

    map(k1, v1) => list(k2, v2)

    reduce(k2, list(v2)) => list(v2)

3、更多的例子

* 分布式grep，分布式排序，计算URL访问频率，转置网络链接图等等

三、实现

* MapReduce模型有多种不同实现方式，取决于具体环境，如小型的共享内存机器、大型NUMA架构多处理器主机、大型网络连接集群等

1、执行概括

* Map阶段概括：输入数据自动分割为M个片段集合，Map调用因此分到多台机器上并行处理。

* Reduce阶段概括：使用分区函数将Map输出的key值分成R个分区（如hash(key) mod R），使得Reduce调用也被分到多台机器并行处理。这里分区数R和分区函数作为一个重要指标，由用户来指定

a、用户调用MapReduce库将输入文件分为M个数据片段（即split，一般为16~64MB）

b、用户程序有一个Master（即JobTracker ），其他都为Worker（即TaskTracker），由Master负责任务分配。

c、被分配了Map任务的Map Worker读取数据片段，将其解析出<key, value>对传递给用户map函数处理，最后输出中间<key, value>对到内存

d、缓存的<key, value>对通过分区函数分成R个分区，周期性写入本地磁盘，并将位置信息上传给Master。Master再将这些存储位置传给Reduce Worker

e、Reduce Worker接收到信息后，使用RPC将落地的<key, value>对读取到本地，对Key排序后聚合相同Key值的数据，然后将<key, list<value>>对传递给用户reduce函数处理，最后输出到所属分区的输出文件（故最终的MapReduce输出为R个文件）

2、Master数据结构

* Master数据结构存储信息：每个Map/Reduce任务状态、中间文件存储信息，Worker机器标识等

* Master类似一个数据管道：Map任务产生的R个中间文件存储信息，通过这个管道传递给Reduce任务

3、Worker容灾

* Master周期性Ping每个Worker维持心跳，约定时间内没收到返回信息则将Worker标为失效

* 对于失效的Map Worker：Map任务输出到本机，已不可访问，故需重新执行

* 对于失效的Reduce Worker：Reduce任务输出到全局文件系统，故不许重新执行

* MapReduce可以处理大规模Worker失效的情况，最多只需简单重新执行失效Worker未完成的任务

4、Master容灾

* 一个简单的方法为Master周期性将上面的数据结构落地，即检查点CheckPoint。如果Master挂了可用CheckPoint启动另一Master

* 失效处理机制：保证用户提供输入确定函数时，在任何情况下（各种失效）的输出都和没有出现任何错误，且顺序执行产生的输出是一样的。通过依赖对Map和Reduce任务的输出是原子提交来完成这个特性

5、存储位置

* 网络带宽为相对匮乏的资源，Master调度时，会尽量将Map任务调度在包含相关输入的机器上执行（对于大型集群，大部分输出能实现）

* 对于上述调度失败的情况，Master会选择相关输入附近的机器执行

6、任务粒度

* 任务粒度M和R：我们把Map拆分为M个片段（输入数据split决定），把Reduce拆分为R个片段（分区函数决定）

* 理想状态下，M和R应该比Worker数要多得多，有利于Worker机器执行大量不同小任务而利于集群负载均衡，以及故障恢复

* 实际上，M和R取值收到一些限制，如Master内存容纳的数据结构等

* M和R值为系统2个较关键调优参数，通常的比例为M=200000，R=5000，Worker=2000

7、备用任务

* 一个现象：影响MapReduce总执行时间常常是极少数“落伍任务”，出现“落伍”的原因很多难以避免。

* 备用任务为一种减少“落伍任务”出现几率的机制：当MapReduce总执行接近结束时，多启动一个备用任务来执行剩下的还未完成的任务。

* 添加备用任务机制的效果：多花费几个百分点的计算资源，对于减少超大MapReduce总执行时间效果显著（排序任务：优化44%时间）

四、技巧

1、分区函数

* 分区函数：使用分区函数对Map的输出进行分区，即指定Map任务的输出按key分为R个分区给Reduce任务处理

* 默认的分区函数为 hash(key) mod R，hash能产生非常平衡的分区

2、顺序保证

* 保证中间<key, value>对的处理顺序是按key值增量进行的（先排序），保证每个分区生成有序的输出文件，对于后面一些应用很有帮助

3、Combiner函数

* 由于Map产生的中间<key, value>对中key值重复的比重很大（如词数统计的例子，每个Map会产生很多的<word,1>），所以我们允许用户定义一个可选的Combiner函数，来将Map产生的本地的中间<key, value>对先进行一次合并，再通过RPC传递给Reduce

* 一般情况下，Combiner和Reduce函数是一样的，唯一的区别是MapReduce库控制函数输出不同，Combiner输出为中间文件，Reduce输出为最终结果文件

4、输入输出类型

* MapReduce库支持几种预定义好的输入类型，如文本、Mysql等等。

* 以文本作为输入数据为例，文件的偏移量作为key，每一行的内容作为value，就可将文本每一行视为<key,value>对传给Map任务

* 用户可使用Reader接口实现自己新定义的输入类型

5、副作用

* 在某些情况下，如果Map和Reduce操作增加辅助的输出文件会比较简单，故我们依靠Writer接口把这种“副作用”变成原子和幂等的（幂等：总产生相同结果的数学运算）

* 实现：首先把输出结果写到一个临时文件中，在完成输出后，再调用系统级的原子操作rename临时文件

6、跳过损坏的记录

* 当用户程序Bug导致在处理某些记录时Crash掉，惯常的做法的修复Bug后再次执行。但有时候这些Bug修复是非常困难的，然而对于一个巨大的数据集来说，忽略小部分记录是可以接受的

* 基于上述需求，我们提供一种执行模式：在这种模式下，为了保证整个处理顺利进行，MapReduce库会检查导致Crash的记录，并跳过这些记录不处理

* 实现：MapReduce库通过全局变量保存所有记录序号，每个Worker进程设置信号处理函数来捕获异常（内存段/总线等），当程序Bug导致异常错误被信号处理函数捕获，信号处理函数会通过UDP包向Master发出最后一条记录的序号

7、本地执行

* 由于Map和Reduce会分布到集群各个机器上执行，而且执行位置是Master动态调度的，所以调试Map和Reduce函数非常困难。

* 所以我们开发了一套MapReduce库的本地版本，用于使用本地调试和测试工具，如gdb等

8、状态信息

* Master使用嵌入式HTTP服务器显示一组状态信息Web界面，给用户监控任务执行状态

* 显示的内容包括：计算执行进度、各状态的任务数、输入/中间/输出的字节数、各Worker的状态等等

9、计数器

* MapReduce库使用计数器来统计各事件的发生次数，计数器当前的值也会显示在Master状态页面给用户监控

* 用户创建：用户可在程序中创建一个计数器对象，在map和reduce函数中增加计数器的值。

* 系统自动维护：MapReduce库自己也会维护一些计数器对象，比如已处理的<key, value>对数量等

* 计数器机制对MapReduce操作的完整性检查非常有用，比如监控中间key值集合必须等于输出的key值集合等

五、性能

* 这里在同个集群环境做了2个性能测试，1个为特定模式匹配，1个为数据排序，这2个程序在MapReduce的应用也是非常典型的

1、集群配置

* 1800台机器，每台机器2个2G主频Intel XeonCPU、4GB内存、2个160G硬盘、千兆以太网卡

* 集群部署在2层树形交换网络，Root节点100~200GBPS传输带宽，所有机器均对等部署，任意两点网络来回时间小于1ms

2、GREP（测试1）

* 实验设计：扫描10^10左右个100字节组成的记录（1TB），查找出概论较小的3个字符模式。输入数据拆分64MB的block（M=15000），结果输出到一个文件中（R=1，因为结果集不大）

* 实验结果如上图所示，Y轴为处理速度，处理速度随着参与MapReduce计算机器的增加而增加。整个过程用了150s，包括开始约1分钟预启动（程序上次到集群、GFS打开文件、Master获取文件位置信息等），以及80s的实际计算时间

3、排序（测试2）

* 实验设计：排序10^10左右个100字节组成的记录（1TB），模仿YeraSort排序。输入数据拆分64MB的block（M=15000），排序结果输出到4000个文件中（R=4000）

* 图的(a)栏显示排序程序正常执行的情况，对于正常执行的程序而言：

    - 上图Input：显示Map输入数据读取速度，峰值达到13GB/s

    - 中图Shuffle：显示从Map任务的中间数据传输给Reduce任务的网络IO情况

    - 下图Output：显示Reduce最终输出文件速度

* 有一些值得注意的现象，如Map对输入数据的读取速度比Reduce对输出数据的写入速度高很多，这是因为输入数据本地优化策略的作用，使得绝大部分数据是从本地硬盘读取的原因

4、高效的备用任务

* 图的(b)栏显示了关闭备用任务的执行情况，与(a)相比，下图Output输出最终文件时间上被拖了一个长长的尾巴，而且这段时间几乎没有写入，却将任务执行时间在960s后由延时了300s（44%）。

5、失效的机器

* 图的(c)栏显示了在程序开始几分钟后kill掉200（1/9）个Worker的执行情况，集群立即调度重启新的Worker处理进程。总的执行时间为933s，只比程序正常执行的情况多用了5%的时间

六、经验

* MapReduce库能广泛应用于我们日常工作遇到的各类问题，在各个领域应用广泛，如大规模机器学习、网页信息提取、大规模图形计算等

* MapReduce的成功取决于快速写出一个简单的程序，就能在上千台机器的集群上做大规模并发处理，极大加快了设计和开发周期；而且完全可以让没有分布式/并行处理开发经验的程序员利用大量资源，开发出分布式/并行处理的应用

* MapReduce最成功的应用就是重写了Google搜索服务所使用的Index系统（大规模索引），使用MapReduce带来了代码简单小巧、高性能、操作管理更简单的优点

来自：http://blog.csdn.net/yyyiran/article/details/12918891